第七屆全國社會媒體處理大會八月哈爾濱召開，早鳥優惠即將截止

本文作者：汪思穎

2018-07-09 10:22

專題：SMP 2018

導語：4 場講習班報告、6 場特邀報告、9 場專題論壇、2 場口頭報告，下個月相約哈爾濱。

由中國中文信息學會社會媒體處理專委會主辦、哈爾濱工業大學承辦的第七屆全國社會媒體處理大會（SMP2018）將于 2018 年 8 月 2-4 日在哈爾濱召開啦。目前購票注冊即享早鳥優惠，7 月 11 日將恢復原價，詳情請戳 http://smp2018.cips-smp.org/register.html

SMP 專注于以社會媒體處理為主題的科學研究與工程開發，為傳播社會媒體處理最新的學術研究與技術成果提供廣泛的交流平臺，旨在構建社會媒體處理領域的產學研生態圈，成為中國乃至世界社會媒體處理的風向標。

在去年的會議上，來自金融、情感、傳播學、教育等多個領域的專家就大數據、人工智能在該領域的革命性研究做出了精彩報告。主題報告幾乎場場爆滿，每場報告都能給聽眾帶來很多富有啟發的觀念。

今年的大會已經邀請到多位國內外著名專家學者和業界翹楚進行大會主題報告，另外還邀請到情感分析和社會科學領域的著名專家學者進行分論壇報告。

目前，大會議程已經出爐，包含 4 場講習班報告、6 場特邀報告、9 場專題論壇、2 場口頭報告，相信在三天的時間內，勢必為現場聽眾帶來多種學科上的碰撞與啟發。議程安排如下：

大會議程

8 月 2 日（周四）《前沿技術講習班》第十期 ATT10

09:00-10:30 報告人：宋國杰（北京大學）
題　目：動態網絡表示學習
11:00-12:30 報告人：黃民烈（清華大學）
題　目：自然語言處理中的強化學習
14:00-15:30 報告人：孟天廣（清華大學）
題　目：計算社會學
16:00-17:30 報告人：曹楠（同濟大學）
題　目：大數據可視化分析
19:00-21:00 專委會會議

8 月 3 日（周五）主會

08:30-09:00 開幕式
09:00-09:40 特邀報告：李宇明（北京語言大學）
09:40-10:20 特邀報告：林學民（新南威爾士大學）
10:50-11:30 特邀報告：林鴻飛（大連理工大學）
11:30-12:10 特邀報告：張洪忠（北京師范大學）
13:30-15:30 智能金融論壇計算社會學論壇
16:00-18:00 技術評測論壇口頭報告分會場 1 口頭報告分會場 2
18:00-19:00 Poster 環節

8 月 4 日（周六）

08:30-09:10 特邀報告：胡曉華（美國德雷賽爾大學）
09:10-09:50 特邀報告：李兵（中央財經大學）
10:20-12:20 情感分析論壇數據挖掘論壇
13:30-15:30 計算傳播學論壇智能司法論壇
16:00-18:00 計算歷史學論壇智能教育論壇
18:00-18:30 閉幕式

情感分析分論壇議程

目前，情感分析分論壇的議程已經出爐。近年來，情感分析在自然語言處理領域引起廣泛關注，特別是隨著深度學習技術的發展，如何更加精準的判別文本中的情感仍舊是一個挑戰性的問題。在這次會議上，來自南京理工大學、復旦大學和騰訊 AI Lab 的三位專家講者將分別從情感分析中的極性轉移和領域適應問題，論辯文本的質量評估和細粒度情感識別與抽取等三個方面展現情感分析研究的前沿動態。

論壇嘉賓

第七屆全國社會媒體處理大會八月哈爾濱召開，早鳥優惠即將截止

嘉賓簡介：

夏睿，南京理工大學計算機學院教授、博導。2011 年畢業于中科院自動化所，獲得工學博士學位。一直從事自然語言處理、機器學習、數據挖掘、人工智能等方面的研究工作，在領域知名學術期刊和會議（IEEE TKDE, ACM TKDD, IEEE TAFFC, IEEE IS, INS, IPM, IJCAI, AAAI, ACL, EMNLP, COLING等）發表論文 30 余篇，其中以第一作者身份發表 CCF A 類、B 類論文 10 余篇、ESI 高被引論文 2 篇，一作論文他引 800 余次。主持國家自然科學基金面上項目、青年基金，江蘇省優青、教育部博士點基金等各類縱向課題和企事業合作項目 10 余項。2014 年入選南京理工大學紫金之星人才計劃，2016 年獲得首屆江蘇省優青項目資助，2017 年入選南京理工大學青年拔尖人才選聘計劃并破格晉升為教授。兼任武漢烽火普天信息技術有限公司人工智能技術總監，并入選 2017 年武漢「3551光谷人才計劃」短期創新人才。

報告主題：情感分析中的極性轉移和領域適應問題

報告摘要：

一方面，在當前的情感分析研究中，情感分析大多被當作一種文本分類任務，套用包括深度神經網絡在內的文本分類框架進行解決，卻往往忽視了情感分析的一些特殊語言學現象（如極性轉移問題），使得情感分析的研究和討論并不深刻。極性轉移是指由于一些特殊的語言結構，使得文本中的情感發生轉移的一種語言現象，包含否定、轉折、加強、削弱等語言結構。

另一方面，統計機器學習常常存在領域依賴的問題，即在某一領域（我們稱之為源領域）標注樣本上學習得到的分類器通常只在相同領域的測試樣本上表現較好，換到其他領域（我們稱之為目標領域），尤其是目標領域與源領域的分布相差較大的情況下，算法性能會大打折扣。這一領域依賴問題在情感分析任務中表現得尤為突出。

本報告圍繞這兩個特殊問題，回顧學術界的相關工作，并簡介南京理工大學文本挖掘研究組在這兩個問題上的一些工作進展。

第七屆全國社會媒體處理大會八月哈爾濱召開，早鳥優惠即將截止

嘉賓簡介：

魏忠鈺，復旦大學大數據學院青年副研究員，碩士生導師，香港中文大學博士學位，美國德州大學達拉斯分校博士后，中國中文信息學會青年工作委員會委員，中文信息學會社交媒體處理專委會委員，入選 2017 年度上海市青年科技英才揚帆計劃。主要研究領域為社交媒體分析，自動文本生成和論辯挖掘等，在相關領域的國際會議、期刊如 ACL，SIGIR，EMNLP，IJCAI, COLING 等發表學術論文 20 余篇。

報告主題：論辯文本的質量評估方法研究

報告摘要：

近年來，計算論辯學在自然語言處理領域得到越來越多的關注，當前的研究課題包括論辯內容檢索、論辯文本結構分析、論辯策略研究以及論辯質量研究等。

論辯質量研究旨在對于論辯的質量進行量化分析，它主要包括單體論辯質量 (monological argumentation ) 判別以及對話式論辯質量判別（dialogical argumentation）。單體論辯質量判別的一大應用場景是學生議論文自動評估，這對于互聯網教育至關重要；而對話式論辯質量判別則面向多參與者的論辯研究。

本報告將簡單回顧當前對于論辯質量研究的一些基本任務設定以及主流的計算模型，并且重點介紹復旦大學自然語言處理組在論辯文本質量評估方面的一些工作，包括采用多重注意力機制的對話式論辯質量評估模型和結合了話題內容的單體式論辯質量評估模型。

第七屆全國社會媒體處理大會八月哈爾濱召開，早鳥優惠即將截止

嘉賓簡介：

邴立東，香港中文大學博士，卡內基梅隆大學博士后。現任騰訊人工智能實驗室高級研究員，從事自然語言處理領域的研究，如情感分析、文本生成、知識庫等。發表論文 50 余篇，如 ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI、SIGIR、KDD、TOIS 等。個人主頁：http://www.cs.cmu.edu/~lbing/

報告主題：Target Sentiment Analysis: Extraction, Classification, and Sentiment-Aware Embeddings

報告摘要：

隨著人工智能的深入發展，情感分析任務的重要性越來越凸顯。該報告將介紹主講人及合作者最近的幾項工作。

（1）面向目標的情感分類（Target Sentiment Prediction）框架RAM和TNet：RAM提出了一個基于多次注意力機制的模型，把每次注意力捕獲到的情感信息進行非線性融合，再進行情感預測。TNet則使用卷積神經網絡（CNN）替代基于注意力機制的循環神經網絡（RNN）去提取最重要的分類特征，并引入了“特征變換”組件來利用目標信息和“上下文保留”機制利用上下文信息。RAM和TNet分別取得了EMNLP 2017和ACL 2018的最佳效果；

（2）評論目標抽取（Opinion Target/Aspect Extraction）框架HAST：該框架利用了兩個有用的線索：Opinion Summary是基于當前預測的token提煉于整個輸入句子，其有助于當前 token是否為aspect的預測。另一個線索是從之前token預測提取的預測歷史，此線索利用同位詞關系和BIO約束來提升效果。HAST取得了該任務的當前最佳效果；

（3）多領域情感詞表示學習框架DSE：提出了一種學習領域適應和情感感知的詞嵌入的新方法，能夠同時捕獲詞的情感語義和領域信息，自動生成領域無關和領域相關的詞向量，并且捕獲來自不同領域的領域相關詞的不同語義。得到的詞向量提高了句子級和詞匯級的情感分類性能。

去年雷鋒網作為大會獨家戰略合作媒體，對會議精華、重點演講、最佳論文等第一時間進行跟蹤報導。此外，會議還專門設置技術評測環節——CSDN 用戶畫像技術評測、中文人機對話技術評測。CSDN 用戶畫像技術評測共有來自全球 200 多家單位的 757 名選手報名，中文人機對話評測環節也吸引到多所高校和企業的研究人員參賽，最終冠軍被華南農業大學口語對話系統研究室（scau_SIGSDS）團隊和深思考人工智能（iDeepWise）獲得。（雷鋒網也對冠軍方案做了詳細報道）

今年的技術測評更加豐富，會議期間將并行舉辦三個競賽單元，獲獎隊伍將在會議現場帶來方案分析，雷鋒網也將在第一時間報導。

技術測評

用戶畫像技術評測（The Evaluation of User Profiling Technology，SMP-EUPT）
中文人機對話技術評測（The Evaluation of Chinese Human-Computer Dialogue Technology，SMP-ECDT）
文本溯源技術評測（The Evaluation of Text Sourcing Technology，SMP-ETST）

用戶畫像技術評測（SMP-EUPT）

隨著機器創作能力越來越強，今后社會媒體上將會產生越來越多的機器創作者自動生產的內容。有效識別出哪些是人類作者生產的內容，哪些是機器作者生產的內容，對于媒體內容的審核、分發、推薦等，具有十分重要的意義。

本屆用戶畫像技術評測聚焦于媒體內容創作者畫像問題，由北京字節跳動科技有限公司（今日頭條）提供豐富的媒體內容數據集，進行作者身份的自動識別。

中文人機對話技術評測（SMP-ECDT）

人機對話技術近年來受到了學術界和產業界的廣泛關注。學術上，人機對話是人機交互最自然的方式之一，其發展影響并推動著語音識別與合成、自然語言理解、對話管理以及自然語言生成等研究的進展；產業上，眾多產業界巨頭相繼推出了人機對話技術相關產品，如個人事務助理、虛擬情感陪護機器人、娛樂型聊天機器人等等，并將人機對話技術作為其公司的重點研發方向。

本屆中文人機對話技術評測將聚焦于用戶意圖的識別和響應問題，以科大訊飛股份有限公司提供的數據集為基礎，分別開展用戶意圖領域分類和特定領域任務型人機對話在線評測。

文本溯源技術評測（SMP-ETST）

文本溯源的目標是判斷一個文本的內容是否復制或改編于另外一個或者多個文件。文本溯源技術在學術誠信檢測、搜索引擎優化等領域有廣泛應用。

本屆文本溯源技術評測以科研立項或成果創新型審查為應用背景，以著名的學術搜索系統 AMiner 提供的大量中文論文摘要數據為基礎，進行句子溯源技術評測。

SMP2018 將為大家帶來社會媒體領先技術、交叉應用等多個方向的精彩內容。目前購買會議門票，即享受 300-600 元優惠，7 月 11 日將恢復原價。詳細信息請戳下圖，快快抓緊這一波福利吧。

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